Работа с экспериментами
Загрузите исторические данные в эксперимент автоматизированного машинного обучения и обучите модель для анализа и прогнозирования бизнес-проблемы.
Вы можете создавать и редактировать эксперименты в личных или общих пространствах.
Рабочий процесс
Прежде чем создавать эксперимент автоматизированного машинного обучения в Qlik Cloud Analytics, необходимо иметь четко сформулированный вопрос машинного обучения и подходящий набор данных для обучения, доступный в каталоге. Для получения дополнительной информации см. Формулирование задач машинного обучения и Подготовка набора данных к обучению.
Следующие шаги описывают рабочий процесс эксперимента.
- Создание эксперимента
Создайте новый эксперимент в Qlik Cloud. Добавьте его в общее пространство, если хотите работать совместно.
- Настройка эксперимента
Выберите цель для прогнозирования и характеристики для поддержки прогноза.
- Запуск обучения
Запустите обучение первой версии вашего эксперимента.
- Проверка рекомендованных моделей
Проверьте, как прошло обучение модели, и оцените модели, которые были вам рекомендованы. Используйте встроенные инструменты для анализа сводок обучения и встроенной аналитики, которые предлагают аналитическую информацию на уровне эксперимента, версии и модели.
Если требуется дальнейшая доработка, вы можете настроить последующие версии эксперимента. Настройте параметры, такие как характеристики и алгоритмы, и переобучайте новые версии эксперимента, пока не получите хорошую модель.
- Развертывание модели
Когда у вас будет хорошая модель, пришло время развернуть ее и начать делать прогнозы.
Требования и разрешения
Для получения информации о необходимых ролях в пространстве для работы с экспериментами машинного обучения в общих пространствах см.:
Если вы являетесь администратором, см. Кто может работать с Qlik Predict для получения полного обзора необходимых разрешений пользователей для работы с экспериментами машинного обучения.
Просмотр происхождения и анализа влияния
С помощью инструментов Происхождение и Анализ влияния в Qlik Cloud можно анализировать следующее:
-
Источники эксперимента машинного обучения и данные, используемые для обучения каждой модели.
-
Как эксперимент машинного обучения и его результаты используются в последующем контенте в Qlik Cloud.